更新接口 "macro_china_bdti_index" # 原油运输指数 原油运输指数 接口: macro_china_bdti_index 目标地址: https://data.eastmoney.com.../cjsj/hyzs_list_EMI00107668.html 描述: 原油运输指数数据, 数据区间从 20011227-至今 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - -...akshare as ak macro_china_bdti_index_df = ak.macro_china_bdti_index() print(macro_china_bdti_index_df) 数据示例
2014到2020年石油加工产品产量数据处理分析 一、任务描述 石油是工业的命脉。...本课题的目标是用python编程,抓取有关网站的数据,并将获取数据保存到csv文件和excel文件中,然后使用python对数据进行清洗及处理,利用python可视化,结合数据处理与分析,获得数据的统计分析结果...图1 2014-2020年中国原油加工产量信息 **二、**数据获取与清洗 1、数据描述 数据来源:2020年中国原油加工产业现状分析、2019年中国原油加工量产量及格局分析(当前网络上暂无2020年数据...第二步:分析网页内容并提取有用数据 第三步:将获得的数据写入Excel文件。...五、数据处理与分析结果分析 综合以上分析,自2014-2020年各种油产量数据可以看出: (1)各种加工油产量中柴油稳居第一,润滑基础油产量最低,表明我国在柴油方面需求较大,汽油相对较少,润滑基础油需求不高
为满足管理层提出的要求:对新炼油厂选址问题进行分析,需要收集大量的数据,有些数据需要通过大量的数据挖掘才能得到。 管理层希望所有炼油厂都能满负荷运转。...因此,需要确定这种条件下每个炼油厂每年所需要的原油数量是多少,各个炼油厂每年原油需求量的数据如下图所示: ? 上图显示了每个油田每年的石油产量。预计在未来几年中,这些数字保持不变。...接下来,对石油产品的运输成本做分析与上述过程类似,得到结果如下图: ?...那么接下来就会更加全面的考虑这些因素,对扩大产能的能力进行分析。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。
数据的价值 数据的概念很大,数据本身有不同的载体,可以是文本、可以是表格、可以是音频、也可以是视频…… 如果我问:数据有没有价值?如果有,有什么价值;如果没有,为什么? 你会怎么回答?...首先,数据从格式上来讲,分为格式化数据与非格式化数据。打个比方:如果把数据也作为一种能源来看的话。非格式化数据就像是原油一样,而格式化数据,就是汽油、柴油!...你说原油有没有价值,当然有!但是对于广大的私家车车主来说,原油有什么用?能让小汽车跑起来吗?我们需要的是汽油! 炼数成金 如上所言,从数据到最终的应用,中间需要进行大量的处理(精炼石油)。...我们做的系统,就像私家车,系统需要的是标准的数据,不是什么数据都能处理。而原始数据,就像原油。把原始数据,变成可用的数据,你选择哪种方式?给私家车加上炼油装备?还是直接买成品油?...反应到技术层面,我认为:与其给系统增加接入多源数据的能力(炼油装备),不如将数据处理的能力拆分出来,形成专门的数据团队。让开发做开发,让分析做分析,让数据做数据! 没有油,你小车再高级,跑两圈看看!
例如,对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外,新数据的获得直接导致参数的更新。因此,在DMA中,回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...一个例子:原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说,在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面,存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据,即。...PROD代表原油产品供应量,单位为千桶。 CONS代表经合组织的原油产品总消费量。 VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率(即股票市场波动率)。 这些数据的频率为每月一次。...所以,这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来,股票市场的作用减少了,被汇率所取代。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而,从图5可以看出,没有一个模型的后验概率超过0.5。其次,2007年之后和2013年之后,没有一个模型似乎更有优势。
如果按照4月24日0点的WTI原油价格,一桶17.60美元(125人民币)。也就是说,如果在原油宝跌到底的那天晚上,倒贴钱买一桶原油,过两天再卖掉,就能赚391块。...当时,原油期货市场的情况跟前几天跌倒负数的时候差不多。 原油期货这种东西,一个月一期,相当于每个月有一批货要出厂,然后人们提前买未来某一个月出厂的原油。...显然,炼油厂不可能直接收一小瓶原油,一张照片也说明不了原油的质量,还得找更专业的人来。 然后“中间商”又找来了专业的石油顾问。 顾问要求Tracy提供完整的检验员分析报告和原产地证明。...顾问在回复的电子邮件里说:这瓶原油是来自库尔德地区,在美国是严格禁运的,买这个原油就是支持恐怖组织ISIS。 这就尴尬了,前面那个卖给她原油的石油检查公司,实在坑人啊!...至此,原油终于顺利脱手。 到底赚了多少钱,Tracy已经不再关心了,和一桶原油2.25美元的回报相比,一瓶原油赚的钱应该是微不足道的。
一个例子:原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说,在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面,存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据,即。...PROD代表原油产品供应量,单位为千桶。 CONS代表经合组织的原油产品总消费量。 VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率(即股票市场波动率)。 这些数据的频率为每月一次。...所以,这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来,股票市场的作用减少了,被汇率所取代。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而,从图5可以看出,没有一个模型的后验概率超过0.5。其次,2007年之后和2013年之后,没有一个模型似乎更有优势。...[CrossRef] ---- 本文摘选 《 R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整代码、数据资料。
期货原油外汇通-期货原油外汇行情资讯 后续简称“期货“App。...三、数据分析(8月03日00:35) 1丶数据趋势及假设分析: 1.1丶假设:刷畅销榜导致提升; 数据分析: 观察榜单发现,App在付费榜处于较好位置,开始检查畅销榜是否正常;(已下载体验测试为苹果官方支付...1.5,假设:积分墙+评论导致提升; 数据分析:文章上面有详细分析,这里就不多做解释了 结论:可能较小,因为可安排的积分墙量不多。...1.2,假设:多地区本地化导致提升: 分析解释: 而至于包的关键词覆盖情况,可能与苹果本身扩词情况有关,已知目前最高可做覆盖是27000左右最高(除去目前“期货原油外汇通-期货原油外汇行情资讯”和“黄金期货宝...-期货原油行情分析助手”等不计),那么是否有可能通过叠加,例如多个20000+覆盖的100字符分别使用在不同区域等;另外,有一种可能则为此类包已经打开了所有本地化语言,或者说所有可写本地化地区均有涉及;
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。...关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。...,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
例如,对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外,新数据的获得直接导致参数的更新。因此,在DMA中,回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...一个例子:原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说,在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面,存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据,即。...- PROD代表原油产品供应量,单位为千桶。 - CONS代表经合组织的原油产品总消费量。 - VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率(即股票市场波动率)。 这些数据的频率为每月一次。...所以,这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来,股票市场的作用减少了,被汇率所取代。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而,从图5可以看出,没有一个模型的后验概率超过0.5。其次,2007年之后和2013年之后,没有一个模型似乎更有优势。
一个例子:原油市场我们举一个原油市场的例子。据此可以说,在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面,存在着不确定性。xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据,即。...PROD代表原油产品供应量,单位为千桶。CONS代表经合组织的原油产品总消费量。VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率(即股票市场波动率)。这些数据的频率为每月一次。...所以,这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来,股票市场的作用减少了,被汇率所取代。...点击标题查阅往期内容时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据【数据分享】工人收入工资及其社会经济影响因素数据...DLNMs)分析时间序列数据R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据Python | ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量R语言ARIMA,SARIMA预测道路交通流量时间序列分析
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析,数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。
把数据作为关键生产要素,构建数据采集、传输、分析、决策的全流程体系,通过数字化与勘探开发业务的深度融合,拉动技术变革、生产变革、管理变革,驱动油田高质量发展。...将勘探数据接入图扑的可视化大屏,管理者就能实时掌握油田的勘探进程和油藏开发的重要数据。...采油方式 采油的基本任务就是在经济条件的允许下,最大限度地把原油从地层中采到地面上来。油井是把地层和地面联结起来的通道。原油就是通过油井流到地面上来的。...通过 HT 可视化监控三相分离器的各项数据,将油田生产的自动化与信息化相结合,将物联网、云计算技术应用到油气生产流程中,已经成为国内数字油田建设的主流方向。...原油从勘探-开采-集输的过程,涉及多项设备的运行,而集成数据共享使生产决策更智慧。不同井站的管理人员可以根据辖区现实情况,“因井制宜”为油气井设置专属“闹钟”。
早在 2020 年大庆油田就提出推进数字油田—智能油田—智慧油田的“三步走”战略,把数据作为关键生产要素,构建数据采集、传输、分析、决策的全流程体系,通过数字化与勘探开发业务的深度融合,拉动技术变革、生产变革...结合地震资料的实时采集以及与历史地震数据 、勘探开发数据的综合分析比较,实现油气储量的精准计算 、富集高产区的精确预测和地质风险的准确识别。...抽油机2.gif 综合运用各类传感技术、有线/无线通信技术以及数据分析技术,以智能控制为手段,围绕杆泵抽油系统的各个环节,如抽油机、抽油杆、抽油泵,对抽油工况及各种运行参数进行收集、处理和挖掘,优化参数配置...副产品产量排行 可分析稳定气体凝析液(SGC)等副产品的产出量,科学进行资源分配。...利用信息融合、云计算、模糊识别等技术,实现区域协同、数据共享,并通过对海量信息和数据的分析、处理,实现客观、本质、全面的认知和判断,从而实现对油田和气田的可视化、可量测的智能化管理与控制。
论文通过对已经发生的安全事故案例的分析,阐述了区块链技术 应用层的8个安全漏洞,介绍了可以检测这些安全漏洞的工具和应用,并对这些工具的有效性进行了 评估。...论文PDF下载:A Survey of Security Vulnerabilities in Ethereum Smart Contracts 2、SmartOil - 基于区块链的原油供应链管理 考虑到原油的开采...、处理、分发、环境污染及可追溯性,传统的原油供应链受制于各种因素,智能 提供一种单向的产品流,几乎没有任何安全保障、跟踪能力、质保和仿伪能力。...论文同时详细分析了智能合约的实现,阐述了该系统实施所存在的挑战,并在 现实中对框架进行了验证。...作者在论文中 展示了数据分析的结果:IPFS网络大小、活动层级与结构、内容流行度分布等。作者还进一步 展示了该方法可以用于攻击用户的隐私,并详细分析了隐私威胁的背后机制、原因以及可能的 对抗措施。
摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。...3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----
因此,在使用GARCH 建模方法之前 ,我将采用 分形维数(FD),重定 范围 和 递归量化分析(RQA)的 数据建模 技术 来总结数据的非线性动力学行为并完成研究目标。...R / S分析是数据建模的核心工具。经验研究表明, 与同类中的其他方法相比, R / S_带来了更好的结果,例如自相关,光谱分解的分析。...数据挖掘 查看数据。 在过去的几十年中,原油价格呈现出较大的波动,尤其是在2008年左右。可以看出,随着多次上升和下降,价格保持在相对较低的水平。从自相关图可以看出原始数据中明显的自相关。...经验证据表明,具有布朗运动的原油数据往往在其时间动态方面显示出一定程度的可预测性。这项研究考虑了2000年至2019年的数据,当时股市经历了几次金融危机和危机后阶段。...使用此时期的数据训练的模型有望具有出色的预测能力。 当处理长时间波动的原油价格的时间序列数据时,GARCH (2,2)模型估计了方差的持久性 。 进行了蒙特卡洛分析,以检查结果的稳健性。
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